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유동성 라우팅 엔진 시장 예측(-2032년) : 컴포넌트별, 전개 모드별, 용도별, 최종사용자별, 지역별 세계 분석

Liquidity-Routing Engines Market Forecasts to 2032 - Global Analysis By Component, Deployment Mode, Application, End User, and By Geography.

발행일: | 리서치사: Stratistics Market Research Consulting | 페이지 정보: 영문 200+ Pages | 배송안내 : 2-3일 (영업일 기준)

    
    
    



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Stratistics MRC의 조사에 의하면, 세계의 유동성 라우팅 엔진 시장은 2025년에 195억 달러 규모에 이르고, 예측 기간 중에 CAGR 10.1%로 성장하여 2032년까지 382억 달러에 달할 것으로 예측됩니다.

유동성 라우팅 엔진은 금융 시장에서 주문을 여러 유동성 풀에 배분하여 거래 체결을 최적화하는 알고리즘 시스템입니다. 이 엔진은 시장 깊이, 거래 비용, 지연 시간을 분석하여 주식, 통화, 디지털 자산에서 최적의 가격으로 체결을 보장합니다. 거래소, 다크풀, 분산형 플랫폼으로 동적으로 거래를 라우팅하여 효율성을 높이고, 슬립을 줄입니다. 알고리즘 트레이딩 및 핀테크 분야에서 널리 채택되고 있는 유동성 라우팅 엔진은 기관투자자와 브로커가 수익을 극대화하고 리스크를 최소화할 수 있도록 지원합니다.

CFA협회의 조사에 따르면, 기관투자자들은 슬리피지를 최소화하고, 체결을 최적화하며, 분산된 세계 유동성 풀에 대한 접근을 보장하기 위해 유동성 라우팅 알고리즘을 점점 더 많이 채택하고 있는 것으로 나타났습니다.

멀티베뉴 거래로의 전환 가속화

멀티베뉴 집행으로의 전환이 진행되면서 유동성 라우팅 엔진 시장에서는 파편화된 유동성 풀을 실시간으로 조정할 수 있는 시스템에 대한 수요가 꾸준히 발생하고 있습니다. 최적 집행 투명성 규제 강화와 대체 거래 시스템 확대에 따라 기관투자자들은 최적의 가격 개선을 얻기 위해 적응형 라우팅 프레임워크에 대한 의존도를 높이고 있습니다. 또한, 다크풀의 확산과 세계 전자통신 네트워크의 확대로 인해 다양한 유동성 시장의 가격 신호를 원활하게 통합할 수 있는 고정밀 라우팅 툴의 필요성이 증가하고 있습니다.

고속 라우팅의 지연 시간 문제

지연시간으로 인한 성능 병목현상은 여전히 심각한 제약 요인으로, 밀리초 단위의 지연도 초저지연 환경에서 가격 발견을 왜곡하고 실행 품질을 떨어뜨릴 수 있습니다. 인프라 불일치에 시달리는 기업들은 지리적으로 분산된 거래소 간 라우팅 워크플로우를 동기화하는 데 어려움을 겪고 있으며, 이로 인해 슬립페이지 리스크가 증폭되고 있습니다. 또한, 주문 흐름 데이터의 급증은 처리 부하를 증가시켜 기관이 고비용의 고성능 컴퓨팅 스택을 유지해야만 하는 상황을 초래하고 있습니다. 이러한 지연 시간 제약은 확장성을 제한하고, 유동성 라우팅 엔진이 변동성이 큰 시장 환경에서 확정적인 성능을 유지하는 능력을 저해합니다.

AI 최적화 유동성 집약의 부상

AI 강화 유동성 집약의 채택이 가속화됨에 따라 시장 진출기업들이 규칙 기반 라우팅에서 예측적이고 자율적인 실행 프레임워크로 전환할 수 있게 됨에 따라, 큰 성장의 길을 보여주고 있습니다. 머신러닝을 통한 시그널 스코어링을 기반으로 하는 이 엔진은 마이크로 마켓의 상황을 동적으로 평가하고 주문 순서를 최적화합니다. 또한, AI를 접목한 가격 경로 모델링을 통해 여러 거래소 간 배분 정확도가 강화되고, 체결률이 향상되며, 체결 지연이 감소합니다. 이러한 변화는 설명 가능한 AI 모델, 실시간 학습 아키텍처, 파편화된 유동성 생태계에 특화된 적응형 분석을 제공하는 벤더들에게 기회를 제공합니다.

시장 변동성이 주문 실행을 방해

변동성 급등은 매우 역동적인 가격 환경에서 실행 파이프라인을 불안정하게 만들고, 라우팅 정확도를 떨어뜨리는 심각한 위협이 될 수 있습니다. 시장 혼란이 심해지면 유동성이 증발하고, 스프레드 확대와 거래소 수준의 주문서 신뢰도 하락을 초래합니다. 또한, 일중 급격한 반전은 라우팅 엔진에 즉각적인 경로 재계산을 요구하여 실행 오류 발생 확률을 높입니다. 이러한 변동성으로 인한 혼란은 운영 리스크를 증가시키고, 스트레스 테스트 시장 시나리오에서 자동 라우팅 솔루션에 대한 사용자의 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다.

코로나19의 영향:

코로나19는 불확실성이 커지면서 자산군 전반에 걸쳐 거래량이 급증한 결과, 디지털화의 가속화와 시장 분절화를 촉진하고 유동성 라우팅의 역학을 재구축했습니다. 코로나19는 전자 거래 기반의 급속한 현대화를 촉진하고, 실시간 라우팅 인텔리전스에 대한 기관 투자자 수요를 강화했습니다. 그러나 극심한 변동성 시기는 라우팅의 정확성을 시험하는 동시에 많은 기업의 인프라 취약성을 드러내기도 했습니다. 팬데믹 이후, 시장 진출기업들은 더욱 강력한 멀티베뉴 전략을 채택하고, 클라우드 네이티브 라우팅 솔루션에 대한 투자를 강화하여 고급 알고리즘 적응형 유동성 라우팅 엔진에 대한 지속적인 수요를 창출하고 있습니다.

예측 기간 동안 라우팅 알고리즘 분야가 가장 큰 시장 규모를 차지할 것으로 예측됩니다.

라우팅 알고리즘 분야는 예측 기간 동안 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 분산형 유동성 거래소 전반에 걸쳐 주문 체결 품질을 향상시키는 지능형 경로 선택 프레임워크의 도입 증가에 힘입은 것입니다. 실시간 가격 최적화에 대한 수요와 다중자산 전자거래의 확대에 힘입어 알고리즘 라우팅 모듈은 기관투자자 거래의 핵심 인프라로 자리 잡았습니다. 이러한 시스템이 거래소의 성과, 과거 체결률, 미세 구조 신호를 평가할 수 있는 능력은 시장에서의 선도적 지위를 강화하고 있습니다. 스마트 오더 라우팅의 표준화를 향한 움직임은 이 부문의 우위를 더욱 확고히 하고 있습니다.

예측 기간 동안 클라우드 배포 부문이 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다.

예측 기간 동안 클라우드 배포 부문은 가장 높은 성장률을 보일 것으로 예측됩니다. 이는 복잡하고 빈번한 라우팅 워크플로우를 지원하는 탄력적인 컴퓨팅 용량에 대한 수요 증가가 원동력입니다. 인프라 비용 절감과 빠른 확장성을 특징으로 하는 클라우드 네이티브 라우팅 엔진을 통해 기업은 모델 업데이트를 가속화하고 지연 시간 변동을 줄일 수 있습니다. 또한, 강화된 사이버 보안 프레임워크와 매니지드 서비스 아키텍처로 인해 규제 대상 기업들은 실행 워크로드를 클라우드 환경으로 이전하는 경향이 있습니다. 이러한 전환은 지속적인 분석과 세계 거래소 연결성의 필요성에 의해 더욱 가속화되고 있습니다.

가장 큰 점유율을 차지하는 지역:

예측 기간 동안 아시아태평양이 가장 큰 시장 점유율을 차지할 것으로 예측됩니다. 이는 홍콩, 싱가포르, 도쿄, 시드니 등 주요 금융 허브의 거래 생태계가 빠르게 현대화되고 있기 때문입니다. 전자거래 규제 확대와 국경 간 거래소 연결성 발전에 힘입어 지역 금융기관들은 첨단 유동성 라우팅 플랫폼 도입에 박차를 가하고 있습니다. 바이사이드 및 셀사이드 기업들의 알고리즘 트레이딩 활동의 유입은 수요를 더욱 증가시키고 있습니다. 또한, 개인 투자자의 참여 증가와 멀티에셋 플랫폼의 성장은 예측 기간 동안 이 지역의 우위를 강화할 것입니다.

최고 CAGR 지역:

예측 기간 동안 북미는 저지연 인프라에 대한 강력한 기관 투자와 알고리즘 실행 기술의 지속적인 혁신으로 인해 가장 높은 CAGR을 보일 것으로 예측됩니다. 거래장 간의 치열한 경쟁과 AI 강화형 라우팅 모델의 보급 확대에 힘입어, 이 지역은 기술적으로 성숙한 생태계의 혜택을 누리고 있습니다. 또한, 집행 투명성에 대한 규제적 강조는 고급 라우팅 솔루션의 광범위한 도입을 촉진하고 있습니다. 미국 주식, 파생상품, 디지털 자산의 높은 유동성 깊이도 차세대 유동성 라우팅 엔진의 확장을 가속화하고 있습니다.

무료 커스터마이징 서비스:

본 보고서를 구매하신 고객님께서는 아래의 무료 맞춤화 옵션 중 한 가지를 이용하실 수 있습니다.

  • 기업 프로파일링
    • 추가 시장 기업 종합 프로파일링(최대 3개사까지)
    • 주요 기업의 SWOT 분석(최대 3개사)
  • 지역별 세분화
    • 고객 요청에 따른 주요 국가별 시장 추정 및 예측, CAGR(참고: 타당성 확인 필요)
  • 경쟁사 벤치마킹
    • 주요 기업의 제품 포트폴리오, 지리적 분포, 전략적 제휴를 기반으로 한 벤치마킹

목차

제1장 주요 요약

제2장 서문

  • 개요
  • 이해관계자
  • 조사 범위
  • 조사 방법
    • 데이터 마이닝
    • 데이터 분석
    • 데이터 검증
    • 조사 접근
  • 조사 자료
    • 1차 조사 자료
    • 2차 조사 정보원
    • 전제조건

제3장 시장 동향 분석

  • 서론
  • 성장 촉진요인
  • 성장 억제요인
  • 기회
  • 위협
  • 용도 분석
  • 최종사용자 분석
  • 신흥 시장
  • COVID-19의 영향

제4장 Porter의 Five Forces 분석

  • 공급 기업의 교섭력
  • 바이어의 교섭력
  • 대체품의 위협
  • 신규 진출업체의 위협
  • 경쟁 기업간 경쟁 관계

제5장 세계의 유동성 라우팅 엔진 시장 : 컴포넌트별

  • 서론
  • 라우팅 알고리즘
  • 집약 엔진
  • 시행 관리 시스템
  • 시장 접속 API
  • 리스크와 컴플라이언스 모듈
  • 보고서 및 분석 대시보드

제6장 세계의 유동성 라우팅 엔진 시장 : 전개 모드별

  • 서론
  • 클라우드 전개
  • On-Premise 시스템
  • 하이브리드 전개
  • 공동 설치 형 거래 인프라

제7장 세계의 유동성 라우팅 엔진 시장 : 용도별

  • 서론
  • 디지털 뱅킹 유동성 자동화
  • FX와 암호화폐 시장 집행
  • 결제 최적화
  • 재무 관리 효율화
  • 고빈도 거래 라우팅
  • 마켓 메이킹 최적화

제8장 세계의 유동성 라우팅 엔진 시장 : 최종사용자별

  • 서론
  • 네오 뱅크
  • 핀테크 트레이더
  • 결제 처리 업자
  • 증권 회사
  • 재무 팀

제9장 세계의 유동성 라우팅 엔진 시장 : 지역별

  • 서론
  • 북미
    • 미국
    • 캐나다
    • 멕시코
  • 유럽
    • 독일
    • 영국
    • 이탈리아
    • 프랑스
    • 스페인
    • 기타 유럽
  • 아시아태평양
    • 일본
    • 중국
    • 인도
    • 호주
    • 뉴질랜드
    • 한국
    • 기타 아시아태평양
  • 남미
    • 아르헨티나
    • 브라질
    • 칠레
    • 기타 남미
  • 중동 및 아프리카
    • 사우디아라비아
    • 아랍에미리트(UAE)
    • 카타르
    • 남아프리카공화국
    • 기타 중동 및 아프리카

제10장 주요 발전

  • 계약, 파트너십, 협업 및 합작투자(JV)
  • 인수와 합병
  • 신제품 발매
  • 사업 확대
  • 기타 주요 전략

제11장 기업 프로파일링

  • FlexTrade Systems
  • Broadridge Financial Solutions
  • OneZero Financial Systems
  • PrimeXM
  • B2BROKER
  • X Open Hub
  • smartTrade Technologies
  • 1inch
  • Matcha(0 x)
  • ParaSwap
  • CoW Swap
  • ODOS
  • OpenOcean
  • Fennech Financial
  • NYFIX Order Routing Network
LSH 25.12.23

According to Stratistics MRC, the Global Liquidity-Routing Engines Market is accounted for $19.5 billion in 2025 and is expected to reach $38.2 billion by 2032 growing at a CAGR of 10.1% during the forecast period. Liquidity-routing engines are algorithmic systems used in financial markets to optimize trade execution by directing orders across multiple liquidity pools. These engines analyze market depth, transaction costs, and latency to ensure best-price execution for equities, currencies, or digital assets. By dynamically routing trades to exchanges, dark pools, or decentralized platforms, they enhance efficiency and reduce slippage. Widely adopted in algorithmic trading and fintech, liquidity-routing engines support institutional investors and brokers in maximizing returns and minimizing risks.

According to CFA Institute research, liquidity-routing algorithms are increasingly adopted by institutional traders to minimize slippage, optimize execution, and ensure access to fragmented global liquidity pools.

Market Dynamics:

Driver:

Increasing shift to multi-venue trading

The ongoing migration toward multi-venue execution, the Liquidity-Routing Engines Market is experiencing robust demand for systems capable of orchestrating fragmented liquidity pools in real time. Spurred by regulatory pushes for best-execution transparency and the expansion of alternative trading systems, institutions are increasingly relying on adaptive routing frameworks to capture optimal price improvement. Moreover, the proliferation of dark pools and global electronic communication networks stimulates the need for high-precision routing tools that can seamlessly consolidate pricing signals across diverse liquidity venues.

Restraint:

Latency challenges in high-speed routing

Latency-driven performance bottlenecks remain a critical restraint, as even millisecond-scale delays can distort price discovery and degrade execution quality in ultra-low-latency environments. Burdened by infrastructure inconsistencies, firms often struggle to synchronize routing workflows across geographically dispersed venues, amplifying the risk of slippage. Additionally, the escalating volume of order-flow data increases processing pressure, forcing institutions to maintain costly high-performance computing stacks. These latency constraints limit scalability and hinder the ability of liquidity-routing engines to sustain deterministic performance under volatile market conditions.

Opportunity:

Rise of AI-optimized liquidity aggregation

The accelerating adoption of AI-enhanced liquidity aggregation presents a substantial growth avenue, enabling market participants to transition from rules-based routing toward predictive and autonomous execution frameworks. Powered by machine-learning-driven signal scoring, these engines dynamically evaluate micro-market conditions to optimize order sequencing. Moreover, AI-infused price-path modeling strengthens cross-venue allocation precision, improving fill rates and reducing execution drag. This shift opens opportunities for vendors offering explainable AI models, real-time learning architectures, and adaptive analytics tailored to fragmented liquidity ecosystems.

Threat:

Market volatility disrupting order execution

High-frequency volatility spikes pose a significant threat by destabilizing execution pipelines and impairing routing accuracy within highly dynamic price environments. Intensified market turbulence can trigger liquidity evaporation, widening spreads and reducing the reliability of venue-level order books. Furthermore, rapid intraday reversals pressure routing engines to recalculate paths instantly, increasing the probability of execution errors. These volatility-driven disruptions elevate operational risk, potentially reducing user confidence in automated routing solutions during stress-test market scenarios.

Covid-19 Impact:

COVID-19 reshaped liquidity-routing dynamics by accelerating digitization and increasing market fragmentation, as trading volumes surged across asset classes during heightened uncertainty. The pandemic catalyzed rapid modernization of electronic trading stacks, strengthening institutional demand for real-time routing intelligence. However, extreme volatility periods tested routing precision and exposed infrastructure gaps in many firms. Post-pandemic, market participants adopted more resilient multi-venue strategies and invested in cloud-native routing solutions, creating sustained momentum for advanced, algorithmically adaptive liquidity-routing engines.

The routing algorithms segment is expected to be the largest during the forecast period

The routing algorithms segment is expected to account for the largest market share during the forecast period, driven by rising adoption of intelligent path-selection frameworks that enhance order-execution quality across fragmented liquidity venues. Fueled by demand for real-time price optimization and the expansion of multi-asset electronic trading, algorithmic routing modules have become core infrastructure for institutional traders. These systems' ability to evaluate venue performance, historical fill rates, and micro-structure signals strengthens their market leadership. The push toward smart-order routing standardization further consolidates this segment's dominance.

The cloud deployment segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

Over the forecast period, the cloud deployment segment is predicted to witness the highest growth rate, propelled by expanding demand for elastic compute capacity to support complex, high-frequency routing workflows. Spurred by lower infrastructure overheads and rapid scalability, cloud-native routing engines enable firms to accelerate model updates and reduce latency variability. Additionally, enhanced cybersecurity frameworks and managed-services architectures are encouraging regulated entities to shift execution workloads to cloud environments. This transition is further amplified by the need for continuous analytics and global venue connectivity.

Region with largest share:

During the forecast period, the Asia Pacific region is expected to hold the largest market share, attributed to the rapid modernization of trading ecosystems across major financial hubs such as Hong Kong, Singapore, Tokyo, and Sydney. Fueled by the expansion of electronic trading regulations and cross-border venue connectivity, regional institutions are accelerating adoption of advanced liquidity-routing platforms. The influx of algorithmic trading activity from buy-side and sell-side players further intensifies demand. Moreover, increasing retail participation and multi-asset platform growth strengthen the region's dominance throughout the forecast horizon.

Region with highest CAGR:

Over the forecast period, the North America region is anticipated to exhibit the highest CAGR associated with strong institutional investment in low-latency infrastructure and continuous innovation in algorithmic execution technologies. Motivated by aggressive competition among trading venues and rising adoption of AI-augmented routing models, the region benefits from a technologically mature ecosystem. Additionally, regulatory emphasis on execution transparency supports broader deployment of advanced routing solutions. High liquidity depth across U.S. equities, derivatives, and digital assets also accelerates the expansion of next-generation liquidity-routing engines.

Key players in the market

Some of the key players in Liquidity-Routing Engines Market include FlexTrade Systems, Broadridge Financial Solutions, OneZero Financial Systems, PrimeXM, B2BROKER, X Open Hub, smartTrade Technologies, 1inch, Matcha (0x), ParaSwap, CoW Swap, ODOS, OpenOcean, Fennech Financial, and NYFIX Order Routing Network.

Key Developments:

In October 2025, 1inch launched its "Fusion 2.0" upgrade, introducing a novel time-weighted order routing algorithm that dynamically splits large orders across decentralized exchanges (DEXs) to minimize price impact and maximize fill rates for institutional traders.

In September 2025, FlexTrade Systems expanded its multi-asset trading suite with the AI-Powered Liquidity Sense module, which uses real-time market microstructure data to predict liquidity shortfalls and automatically reroute orders to the most resilient venues, mitigating execution risk.

In March 2025, Broadridge Financial Solutions launched its new Distributed Ledger Repo (DLR) smart order router, designed to optimize the allocation of repurchase agreement transactions across both traditional and blockchain-based settlement networks for enhanced capital efficiency.

Components Covered:

  • Routing Algorithms
  • Aggregation Engines
  • Execution Management Systems
  • Market Connectivity APIs
  • Risk & Compliance Modules
  • Reporting & Analytics Dashboards

Deployment Modes Covered:

  • Cloud Deployment
  • On-Premise Systems
  • Hybrid Deployment
  • Co-Located Trading Infrastructure

Applications Covered:

  • Digital Banking Liquidity Automation
  • FX & Crypto Market Execution
  • Payment Settlement Optimization
  • Treasury Management Efficiency
  • High-Frequency Trade Routing
  • Market-Making Optimization

End Users Covered:

  • Neo-Banks
  • Fintech Traders
  • Payment Processors
  • Brokerages
  • Treasury Teams

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2024, 2025, 2026, 2028, and 2032
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Application Analysis
  • 3.7 End User Analysis
  • 3.8 Emerging Markets
  • 3.9 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Liquidity-Routing Engines Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Routing Algorithms
  • 5.3 Aggregation Engines
  • 5.4 Execution Management Systems
  • 5.5 Market Connectivity APIs
  • 5.6 Risk & Compliance Modules
  • 5.7 Reporting & Analytics Dashboards

6 Global Liquidity-Routing Engines Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud Deployment
  • 6.3 On-Premise Systems
  • 6.4 Hybrid Deployment
  • 6.5 Co-Located Trading Infrastructure

7 Global Liquidity-Routing Engines Market, By Application

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Digital Banking Liquidity Automation
  • 7.3 FX & Crypto Market Execution
  • 7.4 Payment Settlement Optimization
  • 7.5 Treasury Management Efficiency
  • 7.6 High-Frequency Trade Routing
  • 7.7 Market-Making Optimization

8 Global Liquidity-Routing Engines Market, By End User

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Neo-Banks
  • 8.3 Fintech Traders
  • 8.4 Payment Processors
  • 8.5 Brokerages
  • 8.6 Treasury Teams

9 Global Liquidity-Routing Engines Market, By Geography

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 North America
    • 9.2.1 US
    • 9.2.2 Canada
    • 9.2.3 Mexico
  • 9.3 Europe
    • 9.3.1 Germany
    • 9.3.2 UK
    • 9.3.3 Italy
    • 9.3.4 France
    • 9.3.5 Spain
    • 9.3.6 Rest of Europe
  • 9.4 Asia Pacific
    • 9.4.1 Japan
    • 9.4.2 China
    • 9.4.3 India
    • 9.4.4 Australia
    • 9.4.5 New Zealand
    • 9.4.6 South Korea
    • 9.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 9.5 South America
    • 9.5.1 Argentina
    • 9.5.2 Brazil
    • 9.5.3 Chile
    • 9.5.4 Rest of South America
  • 9.6 Middle East & Africa
    • 9.6.1 Saudi Arabia
    • 9.6.2 UAE
    • 9.6.3 Qatar
    • 9.6.4 South Africa
    • 9.6.5 Rest of Middle East & Africa

10 Key Developments

  • 10.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 10.2 Acquisitions & Mergers
  • 10.3 New Product Launch
  • 10.4 Expansions
  • 10.5 Other Key Strategies

11 Company Profiling

  • 11.1 FlexTrade Systems
  • 11.2 Broadridge Financial Solutions
  • 11.3 OneZero Financial Systems
  • 11.4 PrimeXM
  • 11.5 B2BROKER
  • 11.6 X Open Hub
  • 11.7 smartTrade Technologies
  • 11.8 1inch
  • 11.9 Matcha (0x)
  • 11.10 ParaSwap
  • 11.11 CoW Swap
  • 11.12 ODOS
  • 11.13 OpenOcean
  • 11.14 Fennech Financial
  • 11.15 NYFIX Order Routing Network
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